IOSG｜상위 수익 지갑의 70%는 봇이지만, AI는 아직 예측 시장을 장악하지 못함
저자: Jeff, IOSG
요약
예측 시장 봇 공포의 핵심 데이터는 상당히 직관적이다. Polymarket에서 봇으로 분류된 지갑이 전체 지갑 중 단 5%에 불과하지만, 이들이 플랫폼 전체 거래량의 75%를 차지한다. 2025년 1월 이후 823개 지갑이 각각 순이익 10만 달러 이상을 기록했으며, 이들은 총 1.31억 달러의 이익을 Polymarket에서 인출했다. 수익 순위 상위 20위 지갑 중 14개가 봇으로 분류되었다(Stacy Muur 리더보드 검토 결과). 토론토 대학교 연구(2022년부터 240만 명의 사용자, 총 670억 달러 규모의 거래량을 분석)에 따르면, 전체 사용자의 68.8%가 손실을 기록했고, 상위 1% 사용자만 전체 수익의 76.5%를 차지했다.
이로부터 도출되는 서사는 다음과 같다: 예측 시장은 부의 재분배 기계이며, 봇은 그 조작자이다. 데이터 자체는 정확하지만, 해석 프레임워크에는 절반 정도의 편향이 존재한다.
핵심 논점
첫째, 봇 서사의 핵심 결함은 ‘거래량 집중도’를 곧바로 ‘자본 착취’와 동일시하는 데 있다. Polymarket에서 5%의 지갑이 전체 거래량의 75%를 차지한다는 사실은 단지 계정 활동도의 분포를 나타낼 뿐, 일반 투자자의 자금이 봇에 의해 빨려 들어간다는 직접적인 근거가 되지 않는다.
둘째, 집단 수준의 데이터가 더 설득력 있다. AI 에이전트 지갑의 수익률은 약 37%인 반면, 인간 지갑은 7–13%에 불과하다. 이 3–4배의 집단 수준 격차는 봇이 갖는 구조적 우위를 실증하는 진짜 증거이다. 반면 수익 순위 상위 20위 지갑 중 14개가 봇이라는 통계(Stacy Muur 리더보드 검토 결과)는 해당 분포의 오른쪽 꼬리 부분에 해당하는 현상일 뿐, 독립적인 근거가 아니다.
셋째, 봇의 우위는 판단 능력 차이가 아니라 구조적 차이에서 비롯된다. 봇이 주도하는 세 가지 유형의 시장—가격 피드 지연 아비트리지, 실시간 스포츠 경기 상태 자동화, 다중 플랫폼 포트폴리오 아비트리지—은 모두 실제 세계 사건 자체에 대한 주관적 판단 없이도 운영 가능하다는 공통점을 지닌다. 그러나 시장 결과가 다원적 정보의 종합적 처리에 의존하게 되면, 봇의 우위는 체계적으로 약화된다.
넷째, Polymarket의 카테고리 구조는 지난 12개월간 ‘정치 42%’에서 ‘스포츠 50%’로 전환되었으며, 가장 빠르게 성장한 카테고리는 바로 봇이 구조적으로 우위를 점하지 못하는 장기 이벤트 시장이다. 플랫폼 전체적으로 일반 투자자 중심의 추세가 명확히 드러나고 있다.
다섯째, 전망: 봇 배포 비용 감소에 따라 봇 비중은 계속해서 증가하겠지만, 봇이 인간 계좌에서 착취하는 자본 규모는 봇 비중 정점보다 먼저 도달할 것이다—왜냐하면 봇 간 상호 흡수 속도가 인간 계좌에 대한 흡수 속도보다 빠르기 때문이다.
여섯째, 투자 전략: 플랫폼 레이어(Kalshi + Polymarket 합산 시장 점유율 97% 이상)의 지분 기회는 이미 거의 소진된 상태이다. 가치 있는 기회는 L2 에이전트 인프라 레이어(Olas / Valory 모델) 및 벤처-무관한 중간 레이어(venue-agnostic middle layer)로 이동하고 있으며, C단 봇 제품과 L3 데이터/가격 책정 레이어는 벤처 투자 적합성이 없다.
1. 봇 공포보다 더 큰 시장 규모
본 보고서의 논의 범위를 정의하는 세 가지 양적 기준이 있다.
첫째, 버너스타인(Bernstein)은 2026년 4월 14일 예측 시장 전체 규모 전망치를 2026E 기준 2,400억 달러로 수정했으며, 2030년까지 1조 달러 규모에 도달하는 경로는 금융업계(Sell-side) 내에서 이미 공식적인 합의가 형성되었다.
둘째, Kalshi와 Polymarket의 올해 누적 거래량(YTD)은 2026년 4월 중순 기준 600억 달러를 돌파했으며, 이는 2025년 전체 연간 거래량 510억 달러를 이미 초과한 수치이다.
셋째, 로빈후드(Robinhood)는 1,000개 이상의 Kalshi 계약을 상장했으며, 플랫폼 내 100만 명 이상의 고객이 총 90억 건의 계약을 거래했다. 로빈후드 예측 시장 사업의 연간 매출(ARR)은 약 3.5억 달러로, 2025년 전체 연간 매출 1.5억 달러 대비 크게 증가했으며, 2026E 전망치는 5.86억 달러이다. 이는 로빈후드 내에서 가장 빠르게 성장하는 제품 라인이다.
상기 데이터는 모두 하나의 결론을 가리킨다: 예측 시장은 더 이상 암호화폐 원생(/crypto-native) 시장이 아니며, 전통 금융(TradFi)의 유통 문제에 더 가까운 속성을 지니고 있다. 봇 서사에서 가정된 ‘일반 투자자들의 자본이 착취당한다’는 대상 집단은 암호화폐 사용자가 아니라, 전통 증권사 채널을 통해 진입한 소매 투자자들이다.
따라서 봇 공포의 맥락적 편향성을 도출할 수 있다: 이 시장은 자동화에 의해 가치가 빨려 나가는 것이 아니라, 자동화의 어떤 착취 속도보다 훨씬 빠른 속도로 주류 금융권이 유입시키는 유동성에 의해 가치가 주입되고 있다.
2. 진짜 중요한 데이터: 37% vs. 10%
봇 서사에서 가장 자주 인용되는 데이터는 표본 선택 편향(sample selection bias)을 내포하고 있다.
“수익 순위 상위 20위 중 14개가 봇”이라는 통계는 이미 수익 기준으로 정렬된 소규모 표본을 전제로 한다. 이 표본은 단지 봇이 분포의 오른쪽 꼬리 영역을 얼마나 차지하는지를 보여줄 뿐, 집단 수준의 우위 또는 열위 관계를 추론하는 데는 부적합하다.
집단 수준 데이터(출처: Polystrat / Valory 공개 자료, 여러 Polymarket 체인 분석 데이터와 교차 검증 완료):
집단 수준에서 3–4배에 달하는 승률 차이는 봇의 구조적 우위를 실증하는 진짜 증거이다. 수익 순위 14/20이라는 통계는 이 승률 분포의 하류 결과로 이해되어야 하며, 독립적인 인과 근거가 아니다.
3. 봇이 승리하는 시장 유형
봇의 수익 착취 규모는 다음 세 가지 유형의 시장에 고도로 집중되어 있다. 이 세 유형의 공통점은 실제 세계 결과에 대한 주관적 판단이 필요하지 않다는 점이며, 플랫폼 매칭 엔진과 관련된 지연 시간 또는 가격 우위에 의존한다.
가격 피드 지연 아비트리지
대표 사례: 지갑 0x8dxd는 2026년 1월 BTC 가격 변동 계약을 단 15분 만에 313달러에서 437,600달러로 성장시켰으며, 승률은 98%였다.
전략 원리: 바이낸스(Binance)와 코인베이스(Coinbase)의 현물 가격을 실시간 모니터링하여, Polymarket의 가격이 CEX에 비해 지연될 때 매수 포지션을 취한다. Polymarket은 2026년 1월 7일부터 15분 암호화폐 계약에 대해 taker 수수료(50% 확률 근처에서 약 3%의 정점)를 도입함으로써 이 전략을 타깃으로 중화시켰다. 이 지갑의 누적 승률은 현재 54.7%로 하락했다.
결론: 봇은 가격 피드 기반 시장에서 실제로 우위를 점하지만, 그 우위는 매우 좁은 시간 창에 국한되며, 플랫폼이 마찰 비용(friction cost)을 도입함에 따라 급격히 축소된다.
실시간 스포츠 경기 상태 자동화
데이터 출처: cancun2026 팀의 Polymarket 지갑 분류(Dune 쿼리 6648075, https://dune.com/queries/6648075, 최근 7일간, 2026-05-11 기준).
우위 원천: 봇은 경기 중 발생하는 이벤트에 대한 반응 속도가 생중계 스트림(30초 지연)을 이용하는 일반 투자자보다 훨씬 빠르다. 또한 Kreo, PolyCop 등 거래 터미널은 copy-trade 및 자동 팔로우 트레이딩 기능을 통해 이러한 우위를 비프로그래머 사용자에게도 개방하고 있다. 따라서 측정된 봇 비중에는 봇 인프라를 경유한 인간 자금도 포함된다.
다중 플랫폼 포트폴리오 아비트리지
데이터 출처: IMDEA Networks 논문 〈Unravelling the Probabilistic Forest: Arbitrage in Prediction Markets〉(AFT 2025, dspace.networks.imdea.org/handle/20.500.12761/1941).
연구는 2024년 4월부터 2025년 4월까지 Polymarket에서 측정된 약 4,000만 달러 규모의 아비트리지 수익을 분석했다. 주요 모델은 두 가지로 구성된다: 첫째, 동일 시장 내 YES/NO 지분의 재균형; 둘째, 다중 플랫폼 간 조합 거래(Polymarket에서 YES 매수, Kalshi에서 NO 매수, 두 은닉 확률의 합이 1달러 미만일 때 진입). 이 모델은 다중 플랫폼 인프라에 대한 강한 의존성을 요구하며, 각 플랫폼 매칭 엔진이 수렴함에 따라 수익 창구가 점차 좁아지고 있다.
4. 인간 계좌가 승리하는 영역 및 그 제한 조건
봇 비중이 가장 낮은 카테고리는 ‘일반 투자자가 더 정확한 선택을 한다’는 이유가 아니라, ‘해당 카테고리의 수익 여부가 다원적 현실 세계 정보를 종합적으로 처리하는 능력에 달려 있다’는 점 때문이며, 이는 자동화가 인간에 대해 지속적으로 구조적 열위를 갖는 영역이다.
두 개의 독립 연구가 이 판단을 입증한다.
샌디에이고 대학교(University of San Diego)의 조슈아 델라 베도바(Joshua Della Vedova) 교수의 체인 분석 연구(jdellavedova.com)에 따르면, 일반 투자자는 봇보다 실제 승리 결과를 더 정확히 예측할 확률이 높았다. 반면 봇의 우위는 실행 속도에 있었다—예를 들어 일반 투자자가 YES를 0.72달러에 매수할 때, 봇은 이미 0.55달러에서 진입해 주당 0.17달러의 미실현 이익을 확보한 것이다.
토론토 대학교/HEC 몬트리올/ESSEC 공동 워킹페이퍼(Akey 등, SSRN 6443103, 2026년 3월 18일 발표)는 손실 사용자의 56%가 극단 가격 구간(<10¢ 또는 >90¢)에서 주문을 넣는 반면, 수익 상위 0.1% 사용자 중 극단 구간에서 주문한 비율은 28%에 불과하다고 밝혔다. 손실 사용자의 전형적 행동은 “5센트로 낮은 확률을 노려 20배 수익을 노린다”거나 “95센트로 경기 종료 직전의 확정성을 노린다”는 식이며, 수익 사용자의 전형적 행동은 확률 곡선의 중간 구간에서 포지션을 취하는 것이다.
이 두 연구는 모두 같은 결론을 지지한다: 일반 투자자의 판단 능력은 일반적으로 과소평가되고 있으나, 실행 시점과 주문 구조는 체계적으로 약하다.
5. 전망: 봇과 인간의 역학 관계를 결정짓는 네 가지 힘
향후 12–24개월의 핵심 변수는 현재의 봇/인간 비중이 아니라, 그 진화 방향이다. 본 보고서는 방향이 서로 다른 네 가지 작용력을 식별하였다.
봇 배포 비용의 추가적 붕괴
클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex) 등의 코딩 에이전트, 헤르메스(Hermes) 등 오픈소스 프레임워크, 그리고 Polymarket 자체가 MIT 라이선스로 공개한 Polymarket Agents 프레임워크는 0x8dxd 유형의 전략을 ‘진지한 프로젝트’ 수준에서 ‘주말 프로토타입’ 수준으로 공학적 진입 장벽을 급격히 낮추고 있다. copy-trade 서비스는 인간 자금을 봇 인프라에 기계적으로 연결함으로써, 측정된 봇 비중을 더욱 확대시킨다.
봇 단일 수익률의 동종 경쟁자 간 흡수
수익을 기록한 823개 봇 지갑은 더 큰 규모의 손실 봇 집단의 오른쪽 꼬리에 불과하다. 동일 전략을 수행하는 지갑 수가 증가한다는 것은, 각 봇이 활용 가능한 수익 창구가 좁아짐을 의미한다. 0x8dxd의 98% 승률은 구조적으로 복제 불가능하다—그 이유는 시장 비효율성이 사라졌기 때문이 아니라, 동종 경쟁 심화 + 플랫폼 수수료 조정 때문이며, 봇이 인간 계좌에서 착취하는 자본 규모는 봇 비중 정점보다 먼저 정점을 찍을 가능성이 크다.
플랫폼 카테고리 구조의 일반 투자자 중심 이동
Polymarket의 2026년 4월 카테고리 구성: 스포츠 50%, 암호화폐 24%, 정치 16%, 기타 10%. 2025년 동기 비교: 스포츠 29%, 암호화폐 12%, 정치 42%.
스포츠 거래량의 절대치는 전년 대비 11배 증가했다. 신규 유입량은 주로 장기 이벤트 시장에 집중되어 있으며, 여기서는 일반 투자자가 압도적 우위를 점한다. 버너스타인은 스포츠가 전체 예측 시장 거래량에서 차지하는 비중이 현재 62%에서 2030년까지 31%로 하락할 것으로 전망하며, 이 공백은 경제, 정치, 기업 이벤트 계약으로 메꿔질 것이라고 예측했다—이 구조적 이동은 봇이 우위를 점하지 못하는 카테고리의 노출을 한층 확대시킬 것이다.
플랫폼 간 카테고리별 자연적 분산
하이퍼리퀴드(Hyperliquid)는 2026년 5월 2일 HIP-4를 론칭했다. 이는 일별 BTC 이진 계약을 제공하며, 개설 수수료는 제로, USDH를 담보로 사용하며, 영구 계약(perpetual)/현물 거래가 통합되어 있고, validator-slashable 시장 배포 메커니즘(각 슬롯 당 100만 HYPE, 현재 시세 기준 약 4,276만 달러)을 채택한다.
이는 전형적인 봇 우위 시장 유형이 독립적으로 분리되어 출시된 사례이다. 런칭 첫날 거래량은 주로 아비트리지 자금에서 유입되었으며, 이는 BTC 이진 계약의 역사적 분포와 부합한다. 만약 HIP-4가 향후 스포츠 및 정치 시장으로 확장되고 신뢰할 수 있는 오라클을 통합한다면, 봇 비중은 Polymarket 수준으로 수렴할 수도 있다. 그러나 현재 단계에서는 봇 친화적 유동성을 독립 플랫폼으로 격리함으로써 Polymarket의 카테고리 구조를 더욱 일반 투자자 중심으로 이동시키는 역할을 하고 있다.
6. 플랫폼 구조 및 평가 현황(2026년 중반)
▲ 출처: 버너스타인 보고서(2026년 4월 14일), Polymarket / Kalshi 공개 자료, HIP-4 론칭 공고
결론: Kalshi + Polymarket의 합산 시장 점유율은 97% 이상이며, 벤처 투자 규모(Venture check size) 관점에서 플랫폼 레이어의 지분 기회는 사실상 소진된 상태이다. 투자 가능한 가치는 플랫폼 레이어 상위(거래 터미널, 양적 전략 서비스, 에이전트 인프라) 및 하위(자금 효율성, 중재, 오라클) 양쪽으로 이동하고 있다.
7. 리스크 경고
리스크 1: 규제 후행 리스크. 쉬프(Schiff) 의원이 제출한 세 가지 법안(DEATH BETS Act, Public Integrity Act, Prediction Markets Are Gambling Act), 네바다주가 Kalshi에 대해 발행한 임시 금지 명령(TRO), 애리조나주가 2026년 3월에 제기한 형사 고발 등은 연방정부와 주 정부 간의 끊임없는 갈등을 반영한다. Kalshi의 스포츠 수익 중 89%가 특정 카테고리에 집중되어 있어, 이 부문이 가장 취약하며, 스포츠 또는 전쟁/사망 관련 계약 전반에 대한 금지 조치는 현실적인 위험 시나리오이다.
리스크 2: 오라클 및 중재 실패 리스크. Polymarket은 2025년부터 가격 관련 시장에 체인링크(Chainlink)를 도입했으나, 주관적 시장은 여전히 UMA에 의존하고 있다. UMA의 현재 토큰 경제는 연간 약 60만 달러의 경제적 유동성만 생성하며, 이는 FDV 3,700만 달러에 해당한다. MOOV2 이후 proposer 보상은 약 37개 화이트리스트 주소로 축소되었으며, 대부분 Polymarket 관련 당사자이다. 논란이 될 수 있는 고노출 중재 결정이 한 차례라도 발생한다면, 전체 예측 시장에 대한 신뢰도 재평가가 불가피하다.
리스크 3: 스포츠 비중 역전 리스크. Polymarket의 2026년 스포츠 사업 성장은 계절성(NBA, NFL 슈퍼볼 등)에 크게 의존한다. 만약 스포츠 비중이 감소한다면, ‘봇 비중 증가 + 일반 투자자 확대’라는 전체 역학 관계가 반전될 가능성도 있다.
8. 개발자 및 투자자에게 주는 함의
봇 논쟁의 본질은 단 하나의 질문이다: 버너스타인이 전망한 2,400억 달러 규모의 2026년 예측 시장에서, 어느 레이어가 가치를 포착할 것인가? 네 가지 레이어 구조가 존재하며, 각 레이어의 가치 밀도는 다르다.
L1 — 에이전트 거래 제품. 전략적 우위는 약화되고 있으며, C단 자동화 거래는 규제 리스크를 안고 있다. 이 레이어는 단독 투자를 권장하지 않는다.
L2 — 에이전트 인프라(Olas / Valory 모델). 어떤 에이전트가 승리하든 관계없이 수수료를 받는 경제 모델이다. 이 레이어는 가장 깨끗하고 투자 가능한 옵션이다.
L3 — AI 원생 데이터, 가격 책정, 시장 창설. 대부분은 플랫폼 내부 팀에 의해 흡수되거나 기존 웹2 선도 기업(Kensho, Bloomberg, Dataminr)이 선점하고 있다. 남은 투자 가능한 창구는 매우 좁다.
L4 — 중재 및 해결. 현재 실제 경제적 유동성은 있지만 규모는 작다. Tier 1 벤처 투자 대상이 되려면 토큰 모델을 재설계해야 하는데, 이는 현재 공개 로드맵에 포함되어 있지 않다.
관찰해볼 만한 주변 레이어 방향:
- PM-DeFi 조합성(Morpho가 PM 포지션을 담보로 사용, 현재 2배 레버리지, 로드맵상 4–5배, 자금 효율성에 영향)
- 거래 터미널 및 copy-trade 서비스(Kreo 등)
- PM 전용 양적 기관
- 신규 시장 원시 요소(impact markets, futarchy, conditional markets)
결론: 봇은 카테고리를, 인간은 시장을, 플랫폼은 구조를 이긴다
봇은 예측 시장을 장악하지 않았다. 봇은 특정 시장 유형에만 포화 상태이며, 어떤 플랫폼에서도 봇과 인간의 거래량 비율은 궁극적으로 해당 플랫폼의 시장 유형 구성에 따른 하류 결과일 뿐이다. “5% 지갑 / 75% 거래량”이라는 헤드라인 데이터는 거래량 집중과 자본 착취를 혼동하고 있다. Polymarket의 2026년 성장은 봇이 구조적으로 우위를 점하지 못하는 스포츠 시장에서 주로 발생했으며, 1.31억 달러의 봇 수익은 일반 투자자 참여도가 낮은 짧은 창 암호화폐 시장에서 주로 발생했다.
향후 승리할 플랫폼은 세 가지 역량을 갖춰야 한다: 신뢰할 수 있는 중재 조건 하에 다양한 유형의 시장을 수용할 수 있는 역량, 봇과 인간 유동성을 적절한 비율로 수용하는 역량, 그리고 다중 카테고리 사용자 유지를 위한 역량. 현재 Polymarket이 이 위치를 점하고 있다: 비트겟(Bitget)의 2026년 1분기 연구에 따르면, 다중 카테고리 사용자는 유기적으로 증가하고 있으며, 단일 사용자의 카테고리 수는 1.45개에서 2.34개로, 활성화 일수는 2.5일에서 9.9일로 증가했다.
봇은 자신의 구조적 우위 영역에 머무르고, 봇을 운영하는 인간 자본은 계속해서 다음 이벤트로 이동할 것이다. 결국 승리하는 플랫폼은 최대한 많은 시장 유형에서, 적절한 비율로 두 유형의 유동성을 모두 수용할 수 있는 플랫폼이다.
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